מודלים קלאסיים שנבנים מהמתמטיקה שאתם כבר מכירים
תמונת פנים של אלף פיקסלים מבזבזת את רוב המספרים שלה: הזיזו אותה שבריר סנטימטר ופיקסלים שכנים בקושי משתנים, כך שרוב ספירת הפיקסלים העצומה הזו היא יתירות, לא מידע. דחסו את אותה תמונה לקומץ מספרים שנבחרו היטב לאורך הכיוונים שבהם היא באמת משתנה, ומעט מאוד ממה שהיה חשוב בפָּנים הולך לאיבוד. ניתוח רכיבים עיקריים מוצא בדיוק את הכיוונים האלה לכל מערך נתונים, לא רק לתמונות. הוא מוצא את הזווית הטובה ביותר לשיטוח ענן נקודות רב־ממדי אל פחות ממדים, תוך שמירה על כמה שיותר מהפיזור המקורי.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ PCA כמודל: דחיסה ושחזור